Coordinated Full-Duplex Cooperative Transmission With RSMA in Multi-Cell Networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the downlink performance of Cooperative Rate-Splitting Multiple Access (C-RSMA) in a multi-cell wireless network employing Joint-Transmission Coordinated Multipoint (JT-CoMP). Each cell comprises a multi-antenna base station (BS), multiple cell-center users (CCUs), and multiple cell-edge users (CEUs). Leveraging JT-CoMP, all BSs jointly transmit data to both CCUs and CEUs. To enhance signal quality at the cell edges, CCUs assist by relaying the common stream to CEUs via full-duplex (FD) decode-and-forward relaying. We aim to jointly optimize the beamforming vectors at the BSs, the allocation of common stream rates, and the transmit power at relaying users, i.e., CCUs, aiming to maximize the minimum achievable data rate. To address the non-convex challenge, we employ change-of-variables, first-order Taylor approximations, and a low-complexity algorithm based on Successive Convex Approximation (SCA). In this context, we also evaluate our proposed system model considering imperfect channel state information (CSI) and imperfect successive interference cancellation (SIC). The results show that the proposed FD C-RSMA can achieve 25% over FD C-NOMA with BS transmit power of 20 dBm.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».